Tag Archives: IA

Promesses de l’IA et risques invisibles : quand les gains de productivité fragilisent les travailleurs

L’IA améliore souvent la performance à court terme mais peut, sans alerte visible, éroder compétences, vigilance et identité professionnelle : c’est le paradoxe de l’IA amplificatrice. Étude d’un an en radio-oncologie : gains de vitesse et de qualité puis dépendance, baisse de jugement autonome et fragilisation de la résilience. Les auteurs proposent une conception centrée sur la dignité via une « transparence sociale » et une « immunité sociotechnique » : détecter tôt les dérives, les contenir (revues, pauses) et restaurer les compétences. Lire la suite

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L’IA et le paradoxe de Moravec

Selon le paradoxe de Moravec, il serait facile pour l’IA de faire des tâches difficiles pour les humains (logique, calcul, jeux), et difficile pour cette même IA de faire des tâches faciles pour les humains (perception, mobilité, interaction avec le monde). Cette formule, souvent répétée dans le milieu IA, n’est ni solidement étayée par des faits, ni vraiment utile pour prévoir ce qui deviendra bientôt faisable ou non. Elle procure également un faux sentiment de sécurité. Lire la suite

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Le droit à la déconnexion et le droit à la supervision humaine comme nouveaux droits subjectifs digitaux

La numérisation et l’IA transforment l’organisation du travail, avec deux risques majeurs: l’hyper-connexion qui efface la frontière vie privée/vie professionnelle et favorise surcharge et atteintes à la santé, et l’opacité et les biais des algorithmes utilisés en RH. Il convient de reconnaître deux droits subjectifs opposables : un droit général à la déconnexion et un droit à une supervision humaine réelle des décisions ou outils algorithmiques. Lire la suite

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Les IA de transcription : problèmes, problèmes et problèmes

L’article d’A. Swaner, AI Note-Takers, Wiretap Laws, and the Next Wave of Privacy Class Actions, montre que les assistants de prise de notes par IA, devenus banals dans les réunions en ligne, ne se limitent pas à la transcription: ils enregistrent audio, images, métadonnées et parfois empreintes vocales, puis transmettent ces données aux fournisseurs pour entraîner leurs modèles. Ces données conversationnelles, très précieuses et difficiles à anonymiser, sont souvent collectées sans consentement clair de tous les participants, ce qui alimente des actions collectives fondées sur les lois américaines d’écoutes et de protection biométrique. L’auteure met en garde contre la banalisation de ces outils et leurs risques. Lire la suite

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L’utilisation de l’IA générative par le juge : exemple pratique

Dans le cadre d’un procès volumineux, comment l’IA générative peut-elle aider un juge à retrouver rapidement des pièces, synthétiser des transcriptions et produire des brouillons de constatations de faits ? Exemple pratique au Texas. Lire la suite

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Les outils IA de traduction dans le secteur de la santé

L’étude de H. van Kolschooten et al, Legal, ethical, and policy challenges of artificial intelligence translation tools in healthcare, analyse l’usage d’outils de traduction IA (Google Translate, ChatGPT) dans le secteur de la santé. Elle relève des risques majeurs : confidentialité des données de santé, traductions inexactes compromettant information et consentement, inégalités selon les langues et accents, et flou sur la responsabilité en cas de dommage. Le droit européen (RGPD, MDR, AI Act) protège partiellement car ces outils généralistes échappent souvent aux règles des dispositifs médicaux. Les auteurs prônent une gouvernance stricte : usage proportionné, vérification humaine, formation, et solutions mieux maîtrisées. Lire la suite

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Utiliser des IA de transcription pour enregistrer et résumer les échanges entre l’avocat et son client ?

Le Comité d’éthique professionnelle du barreau de NY a publié une « opinion » traitant de l’impact des règles de déontologie professionnelle sur les appels audio et vidéo entre les avocats et leurs clients, lorsque l’avocat ou le client souhaite utiliser un outil d’intelligence artificielle (IA) pour enregistrer, transcrire et créer un résumé de la conversation. Les avocats sont libres de choisir de ne pas utiliser l’IA pour enregistrer ces conversations, mais le fait de choisir de le faire crée d’importantes obligations éthiques. L’avis conclut qu’un avocat doit obtenir le consentement de son client avant d’enregistrer l’appel, qu’il doit déterminer si l’enregistrement, la transcription et la synthèse sont judicieux d’un point de vue tactique dans les circonstances particulières, notamment en ce qui concerne les questions de confidentialité et de privilège, et qu’il doit vérifier l’exactitude du travail produit s’il existe une possibilité que la transcription ou la synthèse soit conservée et potentiellement utilisée comme référence. Si un avocat sait qu’un client enregistre un appel à l’aide d’un outil d’IA, il doit informer le client des inconvénients d’une telle pratique. Lire la suite

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A propos des deepfakes en politique : typologie et analyse fine

L’article de C. Walker et al. Beyond Deception: A Functional Typology of Political Deepfakes montre que les deepfakes politiques ne sont pas surtout des vidéos hyperréalistes destinées à tromper, mais une palette d’usages souvent expressifs (mèmes, parodies, contenus pro ou anti). Il propose une grille pour décrire un deepfake selon son contenu, sa fabrication, l’intention au moment du partage, la présence ou non d’un avertissement, et son mode de diffusion. Appliquée à 70 cas autour de l’élection US 2024, elle révèle surtout des images stylisées, rarement réalistes, peu divulguées et diffusées par de petits comptes. Le risque majeur peut venir d’effets cumulatifs sur la confiance. Lire la suite

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L’agent IA comme Whistleblower ?

L’article de K. Agrawaj et al. étudie quand des agents IA, dotés d’outils, peuvent signaler de leur propre initiative une faute grave en envoyant des messages à des tiers (autorités, médias). Il mesure signalement, refus et « conscience » d’être testé. Les résultats varient fortement selon les modèles. Deux facteurs dominent : un cadrage moral explicite augmente nettement les signalements, tandis qu’une tâche plus structurée/complexe et la présence d’alternatives d’action les réduisent. Lire la suite

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Le recrutement automatisé discriminatoire assisté par l’intelligence artificielle

Le recrutement automatisé assisté par l’IA peut reproduire ou aggraver des discriminations (sexe, origine, âge, handicap). Ces systèmes, qualifiés de systèmes à haut risque, relèvent notamment du droit de la protection des données, qui ouvre au candidat certains droits spécifiques (information, opposition à une décision uniquement automatisée, nouvel examen humain, communication de la logique sous-jacente). Ces droits peuvent être mis en œuvre dans des contentieux du travail, avec certains difficultés de procédure et de fond toutefois. Lire la suite

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